Según las actualizaciones de la Organización Mundial de la Salud, el síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) causó una pandemia entre 2019 y 2022, con millones de casos confirmados y muertes en todo el mundo. Hay varios enfoques para predecir los casos sospechosos, infectados y recuperados (SIR) con diferentes modelos factuales o epidemiológicos. Algunos de los enfoques recientes para predecir el brote de COVID-19 han tenido impactos positivos en naciones específicas. Los resultados muestran que el modelo SIR es una herramienta significativa para proyectar la dinámica y las predicciones del brote de COVID-19 en comparación con otros modelos epidémicos. En este documento, empleamos la simulación de Monte Carlo para predecir la propagación de COVID-19 en los Emiratos Árabes Unidos. Estudiamos los modelos SIR tradicionales en general y nos centramos en un modelo SIR dependiente del tiempo, que ha demostrado ser más adaptable y robusto en la predicción del brote de COVID-19. Evaluamos el modelo SIR dependiente del tiempo. Luego, implementamos un modelo de Monte Carlo. El modelo de Monte Carlo utiliza los parámetros extraídos del Modelo SIR Dependiente del Tiempo. El modelo de Monte Carlo mostró una mejor precisión de predicción y se asemeja a los datos recopilados por el Ministerio de Asuntos del Gabinete de los Emiratos Árabes Unidos entre abril y julio de 2020.